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机械振动信号自适应多尺度非线性动力学特征提取方法研究
被引量:
12
1
作者
刘敏
范红波
+2 位作者
张英堂
李志宁
杨望灿
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020年第14期224-232,250,共10页
针对机械振动信号的故障特征提取问题,提出了基于独立变分模态分解与多尺度非线性动力学参数的特征提取方法。①提出频谱循环相干系数选取匹配波形对机械振动信号进行端点延拓后再进行VMD分解得到不同频率尺度的IMF分量;②根据互相关准...
针对机械振动信号的故障特征提取问题,提出了基于独立变分模态分解与多尺度非线性动力学参数的特征提取方法。①提出频谱循环相干系数选取匹配波形对机械振动信号进行端点延拓后再进行VMD分解得到不同频率尺度的IMF分量;②根据互相关准则选取有效的IMF分量进行核独立成分分析,分离出相互独立的有效故障特征频带分量;③计算各独立分量的复合多尺度模糊熵偏均值,并利用正交变换将独立分量正交化后构造多维超体,进而利用多维超体体积定义并计算信号的双测度分形维数,从而获得多尺度非线性动力学特征参数,实现机械故障诊断。仿真和实验结果表明:所提方法可有效抑制VMD分解的端点效应和模态混叠,信号分解效果好,特征参数分类精度高,极大地提高了机械故障诊断准确率。
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关键词
频谱循环相干系数
端点延拓
独立变分模态分解
复合多尺度模糊熵偏均值
双测度分形维数
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职称材料
基于增量稀疏核极限学习机的柴油机故障在线诊断
被引量:
6
2
作者
刘敏
张英堂
+1 位作者
李志宁
范红波
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期217-224,共8页
为实现柴油机故障在线诊断,提出了基于增量稀疏核极限学习机(ISKELM)的快速在线诊断方法.针对核在线学习中的样本稀疏化与模型膨胀问题,提出了基于瞬时信息测量的稀疏核函数字典构造策略,根据最小化字典冗余和最大化字典元素自信息量的...
为实现柴油机故障在线诊断,提出了基于增量稀疏核极限学习机(ISKELM)的快速在线诊断方法.针对核在线学习中的样本稀疏化与模型膨胀问题,提出了基于瞬时信息测量的稀疏核函数字典构造策略,根据最小化字典冗余和最大化字典元素自信息量的原则实现样本前向稀疏与后向删减,在最佳阶数内对字典进行在线扩充与修剪,从而建立阶数有限且结构稀疏的诊断模型.针对模型核权重矩阵更新问题,提出了增样学习与改进减样学习算法对核权重矩阵进行在线递推求解,降低了计算复杂度,提高了模型在线更新速度.UCI标准数据与柴油机故障数据分类实验结果表明,与几类现有在线诊断算法相比,ISKELM在保证较高分类精度的同时,极大地提高了在线建模速度,更加快速准确地实现了柴油机故障在线诊断.
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关键词
增量稀疏核极限学习机
样本稀疏
瞬时信息测量
稀疏核函数字典
减样学习
在线诊断
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职称材料
基于量子高斯混合模型的振动信号降噪方法
被引量:
2
3
作者
杨望灿
张培林
+2 位作者
陈彦龙
吴定海
李海平
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2019年第11期235-241,共7页
由于机械设备振动信号受到背景噪声的干扰,造成机械设备故障状态特征不明显,因此提出了一种基于量子高斯混合模型的振动信号降噪方法。首先,对振动信号进行双树复小波包变换,对双树复小波包系数建立高斯混合模型,根据贝叶斯最大后验估...
由于机械设备振动信号受到背景噪声的干扰,造成机械设备故障状态特征不明显,因此提出了一种基于量子高斯混合模型的振动信号降噪方法。首先,对振动信号进行双树复小波包变换,对双树复小波包系数建立高斯混合模型,根据贝叶斯最大后验估计准则,得到双树复小波包系数收缩函数;然后,利用双树复小波包系数父代和子代的空间相关性,结合量子叠加态理论计算噪声信号和有用信号小波系数出现的概率值;最后,根据量子叠加态得到的概率参数值调节高斯混合模型中的小波包系数收缩函数,使小波包系数自适应非线性收缩,提高高斯混合模型的局部自适应性,实现机械振动信号的降噪处理。仿真信号和实测行星齿轮箱振动信号实验结果表明,该方法能够有效地去除振动信号中的噪声,凸显机械设备的故障状态特征。
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关键词
降噪处理
高斯混合模型
量子理论
振动信号
双树复小波包变换
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职称材料
强跟踪五阶CKF算法在初始对准中的应用
4
作者
王律化
石志勇
+1 位作者
宋金龙
王海亮
《压电与声光》
CAS
北大核心
2019年第1期150-156,共7页
针对载体行进间初始对精对准过程易受有色噪声影响,造成对准精度高的问题,提出一种基于高阶球面-径向积分的强跟踪滤波方法,该算法基于里程计辅助下惯性系行进间精对准误差模型,将状态变量的自相关函数进行正交化运算,保证噪声信号的白...
针对载体行进间初始对精对准过程易受有色噪声影响,造成对准精度高的问题,提出一种基于高阶球面-径向积分的强跟踪滤波方法,该算法基于里程计辅助下惯性系行进间精对准误差模型,将状态变量的自相关函数进行正交化运算,保证噪声信号的白化,并运用五阶球面-径向准则对于滤波过程中参数的后验概率密度函数进行近似数值计算。仿真实验表明,在方位角为大失准角的条件下,该算法可以有效地保证较高的滤波精度,并且在噪声未知的情况下,滤波器保证很好的鲁棒性。
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关键词
惯性导航
精对准
误差模型
强跟踪五阶容积滤波
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职称材料
题名
机械振动信号自适应多尺度非线性动力学特征提取方法研究
被引量:
12
1
作者
刘敏
范红波
张英堂
李志宁
杨望灿
机构
陆军工程大学石家庄校区七系
中国人民解放军
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020年第14期224-232,250,共10页
基金
国家自然科学基金(51305454)。
文摘
针对机械振动信号的故障特征提取问题,提出了基于独立变分模态分解与多尺度非线性动力学参数的特征提取方法。①提出频谱循环相干系数选取匹配波形对机械振动信号进行端点延拓后再进行VMD分解得到不同频率尺度的IMF分量;②根据互相关准则选取有效的IMF分量进行核独立成分分析,分离出相互独立的有效故障特征频带分量;③计算各独立分量的复合多尺度模糊熵偏均值,并利用正交变换将独立分量正交化后构造多维超体,进而利用多维超体体积定义并计算信号的双测度分形维数,从而获得多尺度非线性动力学特征参数,实现机械故障诊断。仿真和实验结果表明:所提方法可有效抑制VMD分解的端点效应和模态混叠,信号分解效果好,特征参数分类精度高,极大地提高了机械故障诊断准确率。
关键词
频谱循环相干系数
端点延拓
独立变分模态分解
复合多尺度模糊熵偏均值
双测度分形维数
Keywords
spectral cyclic coherence coefficient
endpoint extension
independent variational mode decomposition
composite multi-scale fuzzy entropy partial mean
dual measure fractal dimension
分类号
TH137 [机械工程—机械制造及自动化]
TK41.1 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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职称材料
题名
基于增量稀疏核极限学习机的柴油机故障在线诊断
被引量:
6
2
作者
刘敏
张英堂
李志宁
范红波
机构
陆军工程大学石家庄校区七系
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期217-224,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51305454)
文摘
为实现柴油机故障在线诊断,提出了基于增量稀疏核极限学习机(ISKELM)的快速在线诊断方法.针对核在线学习中的样本稀疏化与模型膨胀问题,提出了基于瞬时信息测量的稀疏核函数字典构造策略,根据最小化字典冗余和最大化字典元素自信息量的原则实现样本前向稀疏与后向删减,在最佳阶数内对字典进行在线扩充与修剪,从而建立阶数有限且结构稀疏的诊断模型.针对模型核权重矩阵更新问题,提出了增样学习与改进减样学习算法对核权重矩阵进行在线递推求解,降低了计算复杂度,提高了模型在线更新速度.UCI标准数据与柴油机故障数据分类实验结果表明,与几类现有在线诊断算法相比,ISKELM在保证较高分类精度的同时,极大地提高了在线建模速度,更加快速准确地实现了柴油机故障在线诊断.
关键词
增量稀疏核极限学习机
样本稀疏
瞬时信息测量
稀疏核函数字典
减样学习
在线诊断
Keywords
incremental sparse kernel extreme learning machine(ISKELM)
sample sparseness
instantaneous information measurement
sparse kernel function dictionary
sample reduction learning algorithm
online diagnosis
分类号
TK428 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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职称材料
题名
基于量子高斯混合模型的振动信号降噪方法
被引量:
2
3
作者
杨望灿
张培林
陈彦龙
吴定海
李海平
机构
[
陆军工程大学石家庄校区七系
陆军
特种作战学院
陆军
工程
大学
石家庄
校
区
六
系
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2019年第11期235-241,共7页
基金
国家自然科学基金(E51305454)
文摘
由于机械设备振动信号受到背景噪声的干扰,造成机械设备故障状态特征不明显,因此提出了一种基于量子高斯混合模型的振动信号降噪方法。首先,对振动信号进行双树复小波包变换,对双树复小波包系数建立高斯混合模型,根据贝叶斯最大后验估计准则,得到双树复小波包系数收缩函数;然后,利用双树复小波包系数父代和子代的空间相关性,结合量子叠加态理论计算噪声信号和有用信号小波系数出现的概率值;最后,根据量子叠加态得到的概率参数值调节高斯混合模型中的小波包系数收缩函数,使小波包系数自适应非线性收缩,提高高斯混合模型的局部自适应性,实现机械振动信号的降噪处理。仿真信号和实测行星齿轮箱振动信号实验结果表明,该方法能够有效地去除振动信号中的噪声,凸显机械设备的故障状态特征。
关键词
降噪处理
高斯混合模型
量子理论
振动信号
双树复小波包变换
Keywords
de-noising processing
Gaussian mixture model
quantum theory
vibration signal
dual-tree complex wavelet packet transform
分类号
TH113.1 [机械工程—机械设计及理论]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
强跟踪五阶CKF算法在初始对准中的应用
4
作者
王律化
石志勇
宋金龙
王海亮
机构
陆军工程大学石家庄校区七系
出处
《压电与声光》
CAS
北大核心
2019年第1期150-156,共7页
基金
军内预研基金资助项目(9140A09031715JB34001)
文摘
针对载体行进间初始对精对准过程易受有色噪声影响,造成对准精度高的问题,提出一种基于高阶球面-径向积分的强跟踪滤波方法,该算法基于里程计辅助下惯性系行进间精对准误差模型,将状态变量的自相关函数进行正交化运算,保证噪声信号的白化,并运用五阶球面-径向准则对于滤波过程中参数的后验概率密度函数进行近似数值计算。仿真实验表明,在方位角为大失准角的条件下,该算法可以有效地保证较高的滤波精度,并且在噪声未知的情况下,滤波器保证很好的鲁棒性。
关键词
惯性导航
精对准
误差模型
强跟踪五阶容积滤波
Keywords
inertial navigation
precision alignment
error model
strongly tracking 5-order CKF
分类号
TN713 [电子电信—电路与系统]
TM930 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
机械振动信号自适应多尺度非线性动力学特征提取方法研究
刘敏
范红波
张英堂
李志宁
杨望灿
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020
12
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于增量稀疏核极限学习机的柴油机故障在线诊断
刘敏
张英堂
李志宁
范红波
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于量子高斯混合模型的振动信号降噪方法
杨望灿
张培林
陈彦龙
吴定海
李海平
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2019
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
强跟踪五阶CKF算法在初始对准中的应用
王律化
石志勇
宋金龙
王海亮
《压电与声光》
CAS
北大核心
2019
0
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职称材料
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